我试图用两点来做一个Tmap,但是我有一些问题。
`library(tmap)
library(maps)
library(sf)
library(USAboundaries)
#Open soil pit location data
data<-read.csv("SoilPit_Locations___.csv")
#Converting locations to an sf object
points<-st_as_sf(data,coords=c("Longitude","Latitude"),crs=4326)
#Set
我想要创建一个函数,它使用一个简单的特性层和一个变量名,并根据变量值创建随机点。我可以按照顺序使用管道(%)来做到这一点,但是我不得不使用管道来设置一个函数。
library(tidyverse)
library(sf)
library(tmap)
data("World") # load World sf dataset from tmap
# this works to create a point layer of population by country
World_pts <- World %>%
select(pop_est) %>%
我想要将点数据与鸟类计数的结果进行映射。点大小应该根据计数的鸟的数量进行缩放。如果未计算面积,则应为NA值显示x。如何使用tmap包绘制这些数据并得出一个很好的图例? 这是一个类似的例子: rm(list=ls(all=TRUE))
library(tmap)
data(World, metro)
# put population size pop2020 to NA for some cities
metro$pop2020[10:300] <- NA
# add column with code for the shape of the symbol (21 for da
我需要一点小费。我的结果被绘制成了一个图表。我希望图上的点的宽度更小。
目前我正在使用这段代码,它可以工作,但是我不想使用select属性,因为在最后一点总是被选中的。有人能提出一个替代方案吗?
Dim Dots As Long
For Dots = 1 To ActiveChart.SeriesCollection(1).Points.Count
ActiveChart.SeriesCollection(1).Points(Dots).Select
With Selection.Format.Line
.Visible = msoTrue
.Weight = 0.8
我试图使用tm_shape()和tm_layout()在一个页面中使用网格包中的grid.layout()从tmap包中绘制多个映射。我只想为所有地图绘制一个常见的图例,类似于下面所示的例子:
不幸的是,tmap没有提供ggplot.有人知道如何处理tmap吗?下面是一个可重复的例子:
data(World, rivers, metro)
# creating two separate maps
africa <- World[World@data$continent=='Africa',]
asia <- World[World@data$continent=
我试图覆盖两组纬度和经度图,以便第一组有一种颜色的点,第二组点在同一张地图上有不同的颜色。我试图共享相同的轴(ax),但它一直绘制在两个地图中的点,而不是一个单一的地图与两个集合或颜色的点。我的代码如下所示:
from sys import exit
from shapely.geometry import Point
import geopandas as gpd
from geopandas import GeoDataFrame as gdf
from shapely.geometry import Point, LineString
import pandas as pd
import
我正在创建一个闪亮的应用程序:
"filemap".Based 允许用户将shapefile (sf_object) 上传到上传的shapefile上,然后用户将能够选择一个感兴趣的列/变量来绘制一个平均温度值合唱/分类图(Mapview)。
该应用程序加载良好,没有任何错误,但我认为地图上只显示a single value (last value to be precise),然而shapefile包含每月(月份)数据的40年(年份列)。
我猜问题的一部分是mapview不是averaging点值(在同一点上的值),而是具有相同位置的映射点。
我怎么才能解决这个问题?
样本数
我喜欢使用tmaptools包的smooth_map函数来计算内核密度估计。我遵循Chris Brunsdon和Lex Comber在他们的教科书“用于空间分析和绘图的R入门”中的过程。我从改编了下面的代码示例。
我想提取组成smooth_map的每个坐标对的核密度估计,但到目前为止还无法实现这一点。
# Load GISTools (for the data) and tmap (for the mapping)
require(GISTools)
require(tmap)
require(tmaptools)
# Get the data
data(newhaven)
# look